模式识别练习与理论解析

"模式识别期末练习题" 模式识别是一门涉及计算机科学的学科，它主要研究如何让计算机通过数学技术自动处理和分析模式。模式可以是任何环境或客体，而这一过程通常涵盖模式采集、特征选择与提取以及模式分类等步骤。模式识别在现实生活中有广泛应用，如光学字符识别和语音识别系统。 填空题知识点： 1. 模式识别系统由三个主要部分组成：模式采集（获取数据）、特征选择与提取（提取有用信息）和模式分类（将数据归类）。 2. 统计模式识别常用特征矢量描述模式，而句法模式识别则可能使用串、树或网的形式。 3. 层次聚类算法的结果受多种因素影响，包括计算模式距离的测度方法、聚类准则、类间距离阈值以及预定的类别数量。 4. 线性判别函数的符号和数值表示样本点相对于判别界面的位置，正负号指示半空间方向，数值大小反映距离。 5. 感知器算法仅适用于线性可分情况；H-K算法（荷氏-凯勒算法）既可用于线性可分也可用于不可分的情况。 6. 聂曼-皮尔逊判决准则关注特定错误的相对严重性，而最小最大判别准则适用于先验概率未知的情况。 7. 特征选择旨在减少特征数量，提高分类效率，过多的特征可能导致过拟合。 8. 散度Jij衡量两类模式分布的差异，其值越大，差异越大；相同时，Jij为零。 选择题知识点： 1. 影响聚类算法的因素包括分类准则、特征选取和模式相似性测度，而不是已知类别的样本质量。 2. 马式距离优于欧式距离的原因在于其尺度不变性和考虑了模式的分布，而不是平移或旋转不变性。 3. 基本K-均值算法的结果易受样本输入顺序、模式相似性测度和初始类中心选择的影响。 4. 位势函数法的积累势函数K(x)相当于Bayes判决中的后验概率，而非先验概率或类概率密度的乘积。 5. 当先验概率未知时，可以使用最小最大损失准则和N-P判决进行模式分类。 6. 散度JD是一种基于类概率密度的可分性判据。 7. 对于已知且单峰的似然函数概型，可以使用矩估计、最大似然估计、Bayes估计等多种方法进行估计。 这些题目涵盖了模式识别的基础概念，包括系统的组成、分类方法、距离度量、聚类算法、特征选择、概率理论及其在决策中的应用。通过解答这些问题，学生可以深入理解模式识别的核心原理和实际应用。